me.champeau.gradle.jmh 0.5.2를 사용하는 경우 Windows에서 다음 문제가 발생할 수 있습니다.
재빌드가 통과하지 못하거나 벤치마크를 중단해도 프로세스가 죽지 않는 등의 문제가 발생하는 경우gradle jmh --no-daemon로 실행하십시오.

【JMH】JMH Gradle Plugin은 Windows 10에서 정상적으로 동작하지 않는다 【Gradle】 - Qiita
JMH Gradle Plugin ( me.champeau.gradle.jmh )를 사용하여 JMH 벤치 마크를 움직이는 샘플을 소개합니다.
전체 프로젝트는 다음 리포지토리로 올라갑니다.

k163377/jmh-gradle-kotlin-sample

프로젝트 초기화

프로젝트는 Intellij IDEA를 사용하여 다음과 같이 초기화되었습니다.

1. Kotlin DSL build script 와 Kotlin/JVM 에 체크를 하고, 그 이외는 제외한다

2. Name 및 GroupId를 적절하게 설정

다음은 초기화 직후의 build.gradle.kts입니다.

build.gradle.kts(변경 전)

plugins {
    kotlin("jvm") version "1.4.10"
}

group = "com.wrongwrong"
version = "1.0-SNAPSHOT"

repositories {
    mavenCentral()
}

dependencies {
    implementation(kotlin("stdlib"))
}

build.gradle.kts에 추가

플러그인과 라이브러리를 각각 추가합니다.

plugins {
    kotlin("jvm") version "1.4.10"
+   id("me.champeau.gradle.jmh") version "0.5.2"
}

group = "com.wrongwrong"
version = "1.0-SNAPSHOT"

repositories {
    mavenCentral()
}

dependencies {
    implementation(kotlin("stdlib"))
+   implementation(group = "org.openjdk.jmh", name = "jmh-core", version = "1.25.2")
}

src / jmh에 groupId에 맞는 패키지 준비

플러그인 README에 설명되어 있습니다. 대로, JMH Gradle Plugin 에서는 src/jmh 부하에 벤치마크가 있다고 가정합니다.
또한 groupId에 맞는 패키지가 아니면 벤치마크가 제대로 작동하지 않습니다..

따라서, 이번은 group = "com.wrongwrong"로 하고 있기 (위해)때문에, 다음과 같은 디렉토리 구성을 할 필요가 있습니다 1 .


지금까지 설정을 한 다음 벤치마크 프로그램을 만들면 gradle jmh에서 실행할 수 있습니다.

벤치마크 추가 및 실행

간단한 벤치마크로서, 랜덤하게 생성한 2개의 BigDecimal를 더한 벤치마크를 실시해 보겠습니다.
이전 섹션에서 설명한 대로 패키지는 com.wrongwrong로 배치합니다.

package com.wrongwrong

import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark
import org.openjdk.jmh.annotations.Scope
import org.openjdk.jmh.annotations.State
import java.math.BigDecimal
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom

// JMHのベンチマーク関連の内容は`open class`として定義する必要が有る
open class SampleBenchmark {
    @State(Scope.Thread)
    open class Input {
        val a: BigDecimal = ThreadLocalRandom.current().nextDouble(MAX_VALUE).toBigDecimal()
        val b: BigDecimal = ThreadLocalRandom.current().nextDouble(MAX_VALUE).toBigDecimal()

        companion object {
            private const val MAX_VALUE = 10000.0
        }
    }

    @Benchmark
    fun measureAdd(input: Input): BigDecimal = input.a + input.b
}

실행 결과

gradle jmh --no-daemon로 실행하면 실행 결과는 다음과 같습니다.

>gradle jmh --no-daemon

> Task :jmhRunBytecodeGenerator

...

# Warmup Iteration   1: UTING [5s]
> Task :jmh
# JMH version: 1.25
# VM version: JDK 1.8.0_241, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.241-b07
# VM invoker: ...
# VM options: <none>
# Warmup: 5 iterations, 10 s each
# Measurement: 5 iterations, 10 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: com.wrongwrong.SampleBenchmark.measureAdd

# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:08:20
# Fork: 1 of 5

123535010.934 ops/s
# Warmup Iteration   2: 123979727.401 ops/s
# Warmup Iteration   3: 134043974.533 ops/s
# Warmup Iteration   4: 132468842.044 ops/s
# Warmup Iteration   5: 133974102.654 ops/s
Iteration   1: 132268760.988 ops/s]
Iteration   2: 134172199.789 ops/s5s]
Iteration   3: 132371282.057 ops/s15s]
Iteration   4: 134146688.977 ops/s25s]
Iteration   5: 132281181.244 ops/s35s]

> Task :jmh

# Run progress: 20.00% complete, ETA 00:06:41
# Fork: 2 of 5

# Warmup Iteration   1: 123418709.334 ops/s
# Warmup Iteration   2: 123974249.446 ops/s
# Warmup Iteration   3: 133771169.311 ops/s
# Warmup Iteration   4: 132314587.092 ops/s
# Warmup Iteration   5: 133683533.888 ops/s
Iteration   1: 132386673.995 ops/s35s]
Iteration   2: 133889633.018 ops/s45s]
Iteration   3: 132351518.216 ops/s55s]
Iteration   4: 133984395.968 ops/s5s]
Iteration   5: 132359193.064 ops/s15s]

> Task :jmh

# Run progress: 40.00% complete, ETA 00:05:00
# Fork: 3 of 5

# Warmup Iteration   1: 121795245.919 ops/s
# Warmup Iteration   2: 122968957.404 ops/s
# Warmup Iteration   3: 120593363.112 ops/s
# Warmup Iteration   4: 119424298.673 ops/s
# Warmup Iteration   5: 120837849.959 ops/s
Iteration   1: 119527380.883 ops/s16s]
Iteration   2: 120882687.677 ops/s26s]
Iteration   3: 119529815.116 ops/s36s]
Iteration   4: 121002476.444 ops/s46s]
Iteration   5: 119398499.673 ops/s56s]

> Task :jmh

# Run progress: 60.00% complete, ETA 00:03:20
# Fork: 4 of 5

# Warmup Iteration   1: 123466577.825 ops/s
# Warmup Iteration   2: 123937997.676 ops/s
# Warmup Iteration   3: 134091612.535 ops/s
# Warmup Iteration   4: 132087687.539 ops/s
# Warmup Iteration   5: 134119188.708 ops/s
Iteration   1: 132480152.938 ops/s56s]
Iteration   2: 133977021.297 ops/s6s]
Iteration   3: 132406987.113 ops/s16s]
Iteration   4: 134015243.441 ops/s26s]
Iteration   5: 132330706.552 ops/s36s]

> Task :jmh

# Run progress: 80.00% complete, ETA 00:01:40
# Fork: 5 of 5

# Warmup Iteration   1: 123306007.683 ops/s
# Warmup Iteration   2: 123730067.037 ops/s
# Warmup Iteration   3: 134053833.907 ops/s
# Warmup Iteration   4: 132625906.692 ops/s
# Warmup Iteration   5: 133897507.424 ops/s
Iteration   1: 132634681.882 ops/s36s]
Iteration   2: 134281816.570 ops/s46s]
Iteration   3: 132618358.352 ops/s56s]
Iteration   4: 134060049.422 ops/s6s]
Iteration   5: 132324371.611 ops/s16s]

> Task :jmh


Result "com.wrongwrong.SampleBenchmark.measureAdd":
  130467271.051 ±(99.9%) 4022370.483 ops/s [Average]
  (min, avg, max) = (119398499.673, 130467271.051, 134281816.570), stdev = 5369749.514
  CI (99.9%): [126444900.569, 134489641.534] (assumes normal distribution)


# Run complete. Total time: 00:08:21

REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on
why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial
experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure
the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.
Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.

Benchmark                    Mode  Cnt          Score         Error  Units
SampleBenchmark.measureAdd  thrpt   25  130467271.051 ± 4022370.483  ops/s

Benchmark result is saved to ...

설정 등을 망치면 이 한계가 아니라고 생각합니다만, 이번은 간단을 위해 접하지 않습니다.  ↩